请用python语言写出一段代码：从excel中导入8列数据，其中前七列为自变量（自变量中的第一列为时序信息），最后一列为因变量，利用LSTM神经网络将输入的数据全部加以训练，并拟合因变量与自变量之间的映射关系，最后输出拟合结果

在Python中，我们可以使用pandas库读取Excel文件，然后使用Keras库（结合TensorFlow或Theano）构建LSTM模型。下面是一个简单的例子，假设你的Excel文件名为"data.xlsx"，并且数据已经按照正确的格式排列好了：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 1. 导入数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', usecols='A:G')  # 选取8列数据
X = data.iloc[:, :-1]  # 自变量（包括时序信息）
y = data.iloc[:, -1]   # 因变量

# 2. 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
seq_length = 7  # 假设每条时间序列有7个观察值
X_seq = [X_scaled[i:i+seq_length] for i in range(len(X_scaled) - seq_length)]
X_seq = np.array(X_seq)  # 转换为数组

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X_seq) * 0.8)
X_train, y_train = X_seq[:train_size], y[:train_size]
X_test, y_test = X_seq[train_size:], y[train_size:]

# 3. 构建LSTM模型
model = Sequential([
    LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(seq_length, X.shape[1])),
    LSTM(50),
    Dense(1)
])

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 4. 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# 5. 输出拟合结果
print("Training complete. You can now visualize the training history using 'history.history'.")

这个代码示例展示了如何使用LSTM网络处理时间序列数据的基本流程，实际应用中可能需要根据数据特性和需求调整参数和模型结构。